L’intelligence artificielle (IA) compte parmi les technologies les plus révolutionnaires aujourd’hui offertes aux entreprises. Pour celles qui souhaitent conserver une longueur d’avance, innover et proposer aux utilisateurs des expériences de grande qualité, l’IA est indispensable. L’intégrer aux processus opérationnels peut cependant s’avérer complexe et déconcertant. Pour tirer leur épingle du jeu, les entreprises doivent être prêtes à innover et à s’adapter à de nouveaux paradigmes. Exploiter le plein potentiel de l’IA peut être source d’avantage concurrentiel, de meilleures expériences pour les utilisateurs et d’une résilience durable.
Ce changement appelle les entreprises à agir rapidement. À mesure que les fonctions logicielles reposant sur l’IA s’imposeront comme la norme, les utilisateurs exigeront des expériences similaires dans l’ensemble de leurs interactions numériques. De la même façon qu’un téléphone intelligent sans écran tactile ni boutique d’applications serait inconcevable aujourd’hui, des logiciels dépourvus de capacités d’IA sembleront bientôt désuets et obsolètes. Les entreprises qui ne satisferont pas ces nouvelles attentes risquent de devenir les BlackBerry de leur industrie : des acteurs auparavant dominants dépassés par l’évolution des demandes des utilisateurs et des paradigmes technologiques.
Cette feuille de route en quatre phases explique en détail comment effectuer l’intégration complexe de l’IA de façon à obtenir des résultats transformateurs. Cette feuille de route en quatre phases explique en détail comment réussir l’intégration complexe de l’IA et répondre aux nouvelles attentes des utilisateurs. Au moyen d’une approche structurée, elle vise à aider les entreprises à effectuer la transition des processus traditionnels vers un fonctionnement basé sur l’IA, tout en veillant à modifier en profondeur leur offre afin de satisfaire et de surpasser les demandes des utilisateurs. Cette transformation peut être source d’un avantage concurrentiel important, de meilleures expériences pour les utilisateurs et d’une résilience durable dans un monde façonné par l’IA.
Examinons de près chaque phase et les éléments dont les organisations doivent tenir compte pour réussir leur transition vers l’IA à l’aube de cette nouvelle révolution technologique.
Phase 1 : optimiser l’exploitation grâce à l’IA
La première phase consiste à optimiser l’exploitation et à gagner en efficacité au moyen d’outils d’IA, et ce, dans trois domaines clés : la programmation assistée par l’IA, l’utilisation de l’IA dans le cadre de l’exploitation et du marketing, et le soutien interne guidé par l’IA.
Programmation et débogage assistés par l’IA
Les assistants de programmation d’IA peuvent nettement réduire la charge de travail manuel et les erreurs dans les tâches de programmation courantes. Une étude menée par des chercheurs de GitHub et de Microsoft a par exemple montré que l’utilisation de Copilot de GitHub accroît la productivité des développeurs jusqu’à 55 % pour certaines tâches. De façon similaire, des outils tels que TabNine entraînent des hausses de productivité allant jusqu’à 25 % pour les tâches générales de programmation. L’adoption de ces outils peut accélérer les cycles de développement et réduire les délais de mise en marché des produits logiciels.
ChatGPT pour l’exploitation et le marketing
Tirer profit de grands modèles de langage comme ChatGPT peut révolutionner le travail des équipes de l’exploitation et du marketing. Selon une étude récente menée par des chercheurs du MIT, l’accès à ChatGPT réduit de 40 % le temps nécessaire aux tâches de rédaction, tandis que la qualité du résultat augmente de 18 %. ChatGPT peut aider les équipes de l’exploitation à rédiger des procédures et à résoudre des problèmes. En marketing, le logiciel peut servir à la création de contenu et à la rédaction d’ébauches de scénarios marketing. L’étude a également révélé une réduction des écarts de rendement entre les employés, suggérant que ChatGPT pourrait contribuer à uniformiser la productivité des équipes.
Assistant virtuel interne
La mise au point d’un assistant virtuel interne s’appuyant sur votre documentation logicielle peut rendre votre équipe de soutien beaucoup plus efficace. Cet assistant guidé par l’IA est capable d’extraire rapidement l’information pertinente de votre documentation, de fournir des guides par étapes pour la résolution des problèmes courants, voire de suggérer des pistes de solutions à partir des descriptions de problèmes complexes. Des entreprises comme Intercom ont indiqué que des assistants virtuels guidés par l’IA étaient en mesure de gérer jusqu’à 33 % des demandes de soutien sans intervention humaine, permettant au personnel de soutien de se consacrer à des problèmes plus complexes.
Phase 2 : enrichir l’expérience client grâce à l’IA
La deuxième phase consiste à tirer profit de l’IA pour élaborer des solutions innovantes destinées à la clientèle, qui deviendront potentiellement de nouvelles gammes de produits ou fonctionnalités haut de gamme et offrant chacune un rendement du capital investi (ROI) réel à l’entreprise et à ses clients. Cette phase porte sur deux domaines clés : le soutien à la clientèle piloté par l’IA et la gestion intelligente des connaissances.
Assistant virtuel de soutien à la clientèle
À partir de l’assistant virtuel de soutien interne développé lors de la phase 1, les organisations peuvent créer un assistant virtuel perfectionné destiné à la clientèle. Des renseignements sur les produits à la résolution de problèmes, cet assistant est capable de traiter un large éventail de demandes, 24 h par jour, 7 jours par semaine. Pour les entreprises, le ROI provient de la réduction des coûts de soutien et d’une satisfaction accrue de la clientèle, alors que celle-ci profite d’un soutien immédiat en tout temps. Par exemple, un fabricant de logiciels qui se doterait de ce type d’assistant pourrait constater une réduction de 40 % des demandes de soutien adressées aux agents humains et une hausse de la satisfaction de la clientèle de 25 %.
Base de connaissances interrogeable
Développez une base de connaissances alimentée par l’IA que les clients peuvent interroger en langage naturel. Ce système ne se limite pas à la recherche traditionnelle par mots-clés : il comprend le contexte et l’intention et s’en sert pour fournir des réponses plus pertinentes. Le ROI pour les entreprises provient de la réduction du fardeau imposé aux équipes de soutien et de l’augmentation du taux de résolution en libre-service. De leur côté, les clients accèdent plus rapidement à des renseignements exacts. Un fabricant de logiciels destinés aux entreprises qui offrirait cette fonctionnalité pourrait constater une hausse de 30 % des taux de résolution en libre-service et une réduction de 20 % du temps de résolution des demandes complexes.
Phase 3 : exploiter le pouvoir des données
La troisième phase consiste à tirer profit de l’IA pour créer des outils d’analyse et de production de rapports destinés à la clientèle. En proposant ces outils sous forme de nouveaux produits ou services haut de gamme, les organisations peuvent offrir une importante valeur ajoutée à leurs clients tout en diversifiant leurs sources de revenus.
Interrogation en langage naturel
Développez un système d’IA qui permet aux clients de générer des rapports et des représentations complexes au moyen d’interrogations en langage naturel. Les clients peuvent ainsi facilement consulter et analyser leurs propres données sur votre plateforme. Une dépendance réduite envers le personnel technique pour l’analyse de données, ainsi qu’un processus décisionnel plus rapide et éclairé contribuent à accroître le ROI pour la clientèle.
Génération automatisée de perspectives sur les données
Créez un système d’IA qui analyse en continu les données clients, génère des perspectives et détecte les anomalies de façon automatisée. Les clients sont ainsi tenus informés des tendances importantes ou des problèmes potentiels révélés par leurs données commerciales. Une détection plus précoce des occasions commerciales ou des problèmes, ainsi qu’une activité plus axée sur les données sont garants de ROI pour la clientèle. Une plateforme de commerce électronique proposant ce service pourrait permettre à ses vendeurs d’augmenter leurs ventes de 20 % grâce à un repérage opportun des tendances et à réduire ses coûts de stockage de 15 % grâce à une meilleure prévision de la demande.
Service d’analyse prédictive
Proposez aux clients un système d’analyse prédictive s’appuyant sur l’IA qu’ils peuvent utiliser pour anticiper leurs indicateurs de rendement clés d’après leurs données antérieures et tout facteur externe pertinent. Les clients sont ainsi à même de réaliser des prévisions plus précises quant à leurs ventes, leurs besoins en ressources ou les tendances du marché. Une affectation des ressources et une planification stratégique plus efficaces contribuent à accroître le ROI pour la clientèle.
Mise en récit des données
Développez un système d’IA capable de générer automatiquement des rapports narratifs et des récits à partir des ensembles de données complexes des clients. Les données brutes sont ainsi transformées en récits cohérents et clairs, et les représentations adaptées aux besoins des clients. Pour ces derniers, une meilleure compréhension des données à l’échelle de leur organisation et une communication plus efficace des stratégies axées sur les données sont garants de ROI.
Phase 4 : réinventer les produits par l’intégration de l’IA
La dernière phase consiste à réinventer les produits par l’intégration de l’IA, en créant de nouvelles fonctionnalités de base susceptibles de devenir des lignes de produits générant un ROI réel. Cette phase implique un profond changement dans le cadre duquel l’IA n’améliore pas seulement l’offre existante, mais suscite également de nouvelles occasions d’affaires.
Gestion de l’énergie pour les municipalités
Pour les entreprises qui fournissent des solutions de gestion de l’énergie aux municipalités, l’IA peut créer une nouvelle catégorie de produit à partir de micromodèles d’apprentissage automatique, et ce afin de réaliser de meilleures prévisions. Ces modèles sont capables d’analyser des données détaillées de sources diverses (tendances météorologiques, historique de l’utilisation, événements locaux) pour établir des prévisions plus précises de la demande d’énergie. Cette nouvelle fonctionnalité pourrait être proposée comme un service haut de gamme qui permettrait aux municipalités de gaspiller moins d’énergie et d’affecter plus efficacement leurs ressources. Les clients mesureraient le ROI d’après les économies sur le coût de l’énergie et l’amélioration des indicateurs de durabilité.
Gestion de documents pour les cabinets d’avocats
Dans le secteur juridique, les entreprises qui s’occupent de gestion de documents pour des cabinets d’avocats peuvent réinventer leurs produits en mettant en œuvre un système de génération augmentée de la récupération. Ce système basé sur l’IA est capable d’établir des liens entre des renseignements figurant sur différents documents et d’aider ainsi les avocats à constater des corrélations qu’ils risqueraient sinon de rater. Le ROI pour les cabinets d’avocats pourrait se révéler considérable et se traduire par un gain de temps durant la préparation des affaires, de meilleures issues aux affaires grâce à une analyse plus complète de l’information, et la capacité de gérer avec efficacité des dossiers plus complexes.
Plateformes d’apprentissage personnalisées
Les entreprises de technologie éducative pourraient utiliser l’IA pour créer des parcours d’apprentissage individuels à l’intention des étudiants. En analysant les résultats d’un étudiant, son style d’apprentissage et ses progrès dans différentes matières, l’IA adapterait de façon dynamique le programme éducatif et fournirait des conseils et des exercices personnalisés. Ce type de plateforme constituerait un service haut de gamme, dont le ROI pour les établissements ou les étudiants se mesurerait par l’amélioration des résultats scolaires, une réduction du décrochage scolaire et une participation plus active de l’étudiant.
État de préparation à l’IA et défis potentiels
Avant d’entamer la transition vers l’IA décrite plus haut, les organisations doivent évaluer leur état de préparation et envisager les défis potentiels. Cette étape cruciale garantit que des bases solides ont été posées pour une intégration réussie de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Évaluer votre état de préparation à l’IA
Préparation des données
- Déterminez la disponibilité et l’accessibilité des données dans l’ensemble des systèmes
- Évaluez la qualité et la cohérence des données
- Cernez les lacunes dans vos données et des sources potentielles pour les combler
- Adoptez des politiques de gouvernance des données
Infrastructure technique
- Évaluez vos capacités de traitement et de stockage actuelles
- Évaluez l’état de préparation du nuage à la charge de travail relative à l’IA
- Déterminez les points d’intégration avec les systèmes existants
- Déterminez les mises à niveau ou les acquisitions nécessaires
Compétences du personnel
- Évaluez les compétences existantes en matière d’IA et de science des données au sein de l’organisation
- Dressez la liste des rôles clés nécessaires aux initiatives d’IA (p. ex. scientifiques des données, ingénieurs en IA)
- Évaluez l’état des connaissances en matière d’IA au sein de l’organisation
- Déterminez les besoins de perfectionnement et de recrutement
Culture d’entreprise
- Évaluez la réceptivité aux changements causés par l’IA
- Évaluez le ratio actuel de décisions fondées sur les données
- Jaugez la compréhension et le soutien des cadres quant aux initiatives d’IA
- Déterminez les principales sources de réticence à l’adoption de l’IA
Stratégie de mise en œuvre
- Réalisez une évaluation exhaustive de votre état de préparation à l’IA
- Développez une feuille de route d’adoption de l’IA conforme à votre stratégie commerciale
- Commencez par des projets pilotes peu complexes à forte incidence
- Investissez dans l’infrastructure et la gouvernance des données
- Offrez à tous vos employés des formations à l’IA
- Établissez un Centre d’excellence en IA afin d’orienter les initiatives
- Établissez au besoin des partenariats avec des fournisseurs et des consultants du secteur de l’IA
- Encouragez la rétroaction constante afin de parfaire votre stratégie en matière d’IA
En évaluant leur état de préparation et les défis potentiels, les organisations peuvent établir une base solide pour leur processus de transition vers l’IA. Cette phase préparatoire est essentielle pour garantir le succès des initiatives relatives à l’IA et obtenir le meilleur rendement sur les investissements lors des phases ultérieures.
L’avenir appartient à ceux qui adopteront l’IA
Comme on l’a vu, des assistants de programmation ou virtuels de la phase 1 aux produits intelligents de la phase 4, les applications potentielles de l’IA concernent l’ensemble des activités commerciales. Cette transition rappelle celle du BlackBerry vers l’iPhone : un bond en avant qui redéfinit non seulement les possibilités, mais refaçonne aussi les attentes des utilisateurs et les dynamiques du marché.
Précisons toutefois que la transition vers l’IA s’apparente moins à une destination qu’à un processus continu. L’environnement technologique continue d’évoluer rapidement et, avec lui, les possibilités et les défis inhérents à l’adoption de l’IA. La réévaluation régulière de votre stratégie, l’apprentissage continu et une grande capacité d’adaptation sont essentiels pour la réussite à long terme.
Les défis ne sont pas négligeables, il reste que les organisations qui réussiront cette transition en récolteront les fruits et profiteront des avantages suivants :
- Efficacité opérationnelle accrue et réduction des coûts
- Satisfaction et loyauté accrues de la clientèle
- Processus décisionnel fondé sur les données
- Diversification des revenus grâce aux produits et aux services innovants basés sur l’IA
- Avantage concurrentiel considérable au sein d’un marché de plus en plus axé sur l’IA
À la veille de cette révolution, le message est clair : l’avenir appartient à ceux qui adopteront l’IA non seulement en tant qu’outil, mais également comme un vecteur clé de stratégie commerciale et d’innovation. Les possibilités liées à l’IA sont infinies et ont pour seules limites notre imagination et notre volonté de changer.
À propos de l’auteur
Michael Radovan est le directeur de l’ingénierie et de l’IA chez Valsoft Corporation à Montréal, Québec, apportant plus d’une décennie d’expérience dans les domaines du DevOps, de la transformation numérique et de l’intelligence artificielle. Michael excelle dans la constitution d’équipes hautement performantes et dirige des projets qui exploitent l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle et stimuler la croissance de l’entreprise.